一种神经数据压缩方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种神经数据压缩方法及装置，所述方法包括：统计神经信号的特征，基于所述特征的统计值对采集得到的检测数据进行变长编码，形成压缩字典；读取待压缩的神经数据的原始编码，与所述压缩字典进行神经信号的特征匹配，将所述原始编码转换为压缩编码；将全部的压缩编码打包形成所述神经数据的压缩数据。本发明专利技术的压缩比高，数据解压之后神经信号的特征明显。的特征明显。的特征明显。

【技术实现步骤摘要】
一种神经数据压缩方法及装置


[0001]本申请涉及数据压缩
，具体而言，涉及一种神经数据压缩方法及装置。

技术介绍

[0002]目前记录生理电信号的主流格式，都是直接记录完整的原始数据。数据记录包含记录信号的时间等参数信息，按照采样的原始数据按照一定字长分时间间隔存储为一串数列。
[0003]当数据量变大时，数据记录的数据文件变得更为巨大。随着科技发展，先进的采集设备传输的数据量越来越大，数据存储成本太高。

技术实现思路

[0004]为了解决上述问题，本申请实施例提供了一种神经数据压缩方法及装置，压缩比高，数据解压之后神经信号的特征明显。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种神经数据压缩方法，所述方法包括：
[0006]统计神经信号的特征，基于所述特征的统计值对采集得到的检测数据进行变长编码，形成压缩字典；
[0007]读取待压缩的神经数据的原始编码，与所述压缩字典进行神经信号的特征匹配，将所述原始编码转换为压缩编码；
[0008]将全部的压缩编码打包形成所述神经数据的压缩数据。
[0009]优选的，，所述变长编码包括：
[0010]获取神经信号的特征及统计值，进行关联绑定；
[0011]将统计值从低频至高频进行排序，出现频数高的特征所对应的神经信号对应短编码、出现频数低的特征所对应的神经信号对应长编码。
[0012]优选的，读取待压缩的神经数据的原始编码之后，还包括：
[0013]获取待压缩的神经数据中的神经信号数据，检测所述神经信号数据中的所有的神经信号的特征，将之定义为目标特征；
[0014]获取待压缩的神经数据中的非神经信号数据，保存所述非神经信号数据。
[0015]优选的，与所述压缩字典进行神经信号的特征匹配，将所述原始编码转换为压缩编码，具体包括：
[0016]获取待压缩的神经数据中的所检测得到目标特征，遍历所述压缩字典中的神经信号的特征与所述目标特征进行匹配；
[0017]将所述目标特征所匹配成功的所述压缩字典中的特征所对应的编码方式应用于所述目标特征所对应的神经信号数据，从而将原始编码转化为压缩编码。
[0018]优选的，将所述非神经信号数据以无损压缩方式进行压缩。
[0019]优选的，在读取待压缩的神经数据的原始编码之后，还包括：
[0020]预定义压缩启值；
[0021]获取待压缩的神经数据的内存占用量，若待压缩的所述神经数据的内存占用量小于所述压缩启值，则直接将待压缩的所述神经数据打包生成压缩数据；
[0022]若待压缩的所述神经数据的内存占用量大于所述压缩启值，则进行神经信号的特征匹配。
[0023]第二方面，本申请实施例提供了一种神经数据压缩装置，所述装置包括：
[0024]统计模块，统计神经信号的特征，基于所述特征的统计值对采集得到的检测数据进行变长编码，形成压缩字典；
[0025]压缩模块，读取待压缩的神经数据的原始编码，与所述压缩字典进行神经信号的特征匹配，将所述原始编码转换为压缩编码；
[0026]打包模块，将全部的压缩编码打包形成所述神经数据的压缩数据。
[0027]优选的，所述变长编码包括：
[0028]获取神经信号的特征及统计值，进行关联绑定；
[0029]将统计值从低频至高频进行排序，出现频数高的特征所对应的神经信号对应短编码、出现频数低的特征所对应的神经信号对应长编码。
[0030]第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面或第一方面的任意一种可能的实现方式提供的方法的步骤。
[0031]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面或第一方面的任意一种可能的实现方式提供的方法。
[0032]本专利技术的有益效果为：
[0033]本专利技术为一种神经数据压缩方法及装置，压缩比高，解压后神经信号的特征非常明显，采样数据不同幅值中出现的频率差距较大，经过数据处理容易逼近香农极限。
[0034]本专利技术的一致性好，神经性信号的模式固定，不同模式中出现的频率差距较小，可以共用一套压缩字典，训练成本低；也可通过分段式建立压缩字典，可在建立的压缩字典差异较大时，或在神经活动频繁程度不同的情况下建立自己的压缩字典来提高压缩比。
[0035]本专利技术可用于实时场景，采用通用字典，在采集和存储时可以实时压缩，神经信号的压缩属于无损压缩，恢复数据后不损失数据。
附图说明
[0036]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0037]图1为本申请实施例提供的一种神经数据压缩方法的流程示意图；
[0038]图2为本申请实施例提供的一种神经数据压缩装置的结构示意图；
[0039]图3为本申请实施例提供的一种神经信号数据的压缩流程图；
[0040]图4为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0041]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
[0042]在下述介绍中，术语“第一”、“第二”仅为用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。下述介绍提供了本申请的多个实施例，不同实施例之间可以替换或者合并组合，因此本申请也可认为包含所记载的相同和/或不同实施例的所有可能组合。因而，如果一个实施例包含特征A、B、C，另一个实施例包含特征B、D，那么本申请也应视为包括含有A、B、C、D的一个或多个所有其他可能的组合的实施例，尽管该实施例可能并未在以下内容中有明确的文字记载。
[0043]下面的描述提供了示例，并且不对权利要求书中阐述的范围、适用性或示例进行限制。可以在不脱离本申请内容的范围的情况下，对描述的元素的功能和布置做出改变。各个示例可以适当省略、替代或添加各种过程或组件。例如所描述的方法可以以所描述的顺序不同的顺序来执行，并且可以添加、省略或组合各种步骤。此外，可以将关于一些示例描述的特征组合到其他示例中。
[0044]参见图1，图1是本申请实施例提供的一种神经数据压缩方法的流程示意图。在本申请实施例中，所述方法包括：
[0045]S101、统计神经信号的特征，基于所述特征的统计值对采集得到的检测数据进行变长编码，形成压缩字典。
[0046]在本申请实施例中，通过采集大量的、多样性的神经信号，统计神经信号的特征，以统计方式建立压缩字典，压缩字典内存在特征与编码方式映射关系。
[0047]在一种可实施方式中，变长编码的步骤本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种神经数据压缩方法，其特征在于，所述方法包括：统计神经信号的特征，基于所述特征的统计值对采集得到的检测数据进行变长编码，形成压缩字典；读取待压缩的神经数据的原始编码，与所述压缩字典进行神经信号的特征匹配，将所述原始编码转换为压缩编码；将全部的压缩编码打包形成所述神经数据的压缩数据。2.根据权利要求1所述的一种神经数据压缩方法，其特征在于，所述变长编码包括：获取神经信号的特征及统计值，进行关联绑定；将统计值从低频至高频进行排序，出现频数高的特征所对应的神经信号对应短编码、出现频数低的特征所对应的神经信号对应长编码。3.根据权利要求1所述的一种神经数据压缩方法，其特征在于，读取待压缩的神经数据的原始编码之后，还包括：获取待压缩的神经数据中的神经信号数据，检测所述神经信号数据中的所有的神经信号的特征，将之定义为目标特征；获取待压缩的神经数据中的非神经信号数据，保存所述非神经信号数据。4.根据权利要求3所述的一种神经数据压缩方法，其特征在于，与所述压缩字典进行神经信号的特征匹配，将所述原始编码转换为压缩编码，具体包括：获取待压缩的神经数据中的所检测得到目标特征，遍历所述压缩字典中的神经信号的特征与所述目标特征进行匹配；将所述目标特征所匹配成功的所述压缩字典中的特征所对应的编码方式应用于所述目标特征所对应的神经信号数据，从而将原始编码转换为压缩编码。5.根据权利要求4所述的一种神经数据压缩方法，其特征在于，将所述非神经信号数据以无损压缩方式进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄立，黄晟，周宇，
申请(专利权)人：武汉衷华脑机融合科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：